Преобразование Фурье с питоном

Question

У меня есть набор data. Очевидно, он носит периодический характер. Я хочу узнать, какую частоту он использует, используя преобразование Фурье и запечатлеть его.

Снимок сделан из моего, но это кажется не очень хорошим.

Это соответствующий код, я не konw, почему он не:

import numpy 
from pylab import * 
from scipy.fftpack import fft,fftfreq 
import matplotlib.pyplot as plt 
dataset = numpy.genfromtxt(fname='data.txt',skip_header=1) 
t = dataset[:,0] 
signal = dataset[:,1] 
npts=len(t) 

FFT = abs(fft(signal)) 
freqs = fftfreq(npts, t[1]-t[0]) 
subplot(211) 
plot(t[:npts], signal[:npts]) 
subplot(212) 
plot(freqs,20*log10(FFT),',') 
xlim(-10,10) 
show() 

Мой вопрос: Поскольку исходные данные очень периодический вид, и я ожидаю увидеть, что в частоте область пика очень резкая; как я могу сделать пик приятнее?

Answer 1

Это проблема анализа данных.

• FFT работает со сложным числом, поэтому спектр симметричен на реальном вводе данных: ограничивается xlim(0,max(freqs)).
• Период выборки не является хорошим: увеличение периода при сохранении того же общего количества входных точек приведет к лучшему спектру качества на этом примере.

EDIT. с:

dataset = numpy.genfromtxt(fname='data.txt',skip_header=1)[::30]; 
t,signal = dataset.T 
(...) 
plot(freqs,FFT) 
xlim(0,1) 
ylim(0,30)  

спектр

Для лучшего спектра качества, просто повторно захватить сигнал в течение долгого долгого времени (для красивых пиков), с частотой дискретизации 1 Гц, которая даст вам шкалу [0, 0.5 Гц] (см. критерий Найквиста).